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递归神经网络的研究及在非线性动态系统辨识中的应用

张欣  
【摘要】:非线性动态系统的辨识一直是控制领域研究的难点和热点。传统的多层前向神经网络属于静态网络,在非线性动态系统的应用中存在很多问题。而递归神经网络由于其反馈特征,能够获取系统的动态相应特征,更适合于非线性动态系统的辨识。并且在辨识中,不需事先选择模型阶次,简化了辨识过程。因此,递归神经网络是控制系统辨识中最具发展潜力的网络。近年来引起人们的广泛关注。 递归神经网络的结构有许多种,由于结构上的不同,必然导致输入/输出关系的相异,因而表现出不同的动态变化性能。本文对递归神经网络的结构作出了总结。将递归动态网络分为三大类:全局反馈递归网络、前向递归网络和混合型递归网络。每一类网络又可分为若干种网络。给出了每种网络描述网络特


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